Towards Cost-Effective Reward Guided Text Generation

📄 arXiv: 2502.04517v2 📥 PDF

作者: Ahmad Rashid, Ruotian Wu, Rongqi Fan, Hongliang Li, Agustinus Kristiadi, Pascal Poupart

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-02-06 (更新: 2025-07-07)

备注: 18 pages. Work accepted at ICML 2025

💡 一句话要点

提出一种新型奖励模型以提高文本生成效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 奖励引导文本生成 强化学习 自然语言处理 推理效率 Bradley-Terry损失

📋 核心要点

  1. 现有的奖励引导文本生成方法在推理阶段需要多次调用奖励模型，导致效率低下。
  2. 本文提出了一种新型奖励模型架构，通过单次调用生成所有候选标记的评分，从而提高推理效率。
  3. 实验证明，所提方法在推理速度上显著快于其他RGTG方法，且在性能上与传统方法相当。

📝 摘要（中文）

奖励引导的文本生成（RGTG）已成为一种可行的替代离线强化学习的方法。然而，现有RGTG方法在推理时依赖于奖励模型对每个候选标记进行评分，导致显著的测试时间开销。本文提出了一种新颖的奖励模型架构，使用Bradley-Terry损失函数，在生成过程中的每一步仅需对奖励模型进行一次调用，从而同时生成所有候选标记的评分。这种方法在理论上分析了各种RGTG奖励模型，并证明了与先前技术相比，本方法在推理时更优。实验证明，该奖励模型在推理速度上显著优于其他RGTG方法，且与之前的RGTG和离线RLHF方法相比，表现具有竞争力。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是现有奖励引导文本生成方法在推理阶段的效率问题。现有方法通常需要对每个候选标记进行多次评分，导致测试时间开销显著。

核心思路：论文提出的核心思路是设计一种新型奖励模型架构，利用Bradley-Terry损失函数，在每一步生成过程中仅需一次调用奖励模型，从而同时生成所有候选标记的评分。这种设计旨在提高推理效率，减少计算开销。

技术框架：整体架构包括一个基础语言模型和一个奖励模型。生成过程中，基础语言模型生成候选标记，而奖励模型则对所有候选标记进行评分，最终选择最佳标记进行扩展。

关键创新：最重要的技术创新在于通过单次调用奖励模型来评分所有候选标记，避免了传统方法中对每个标记的重复调用。这一方法在推理效率上具有显著优势。

关键设计：在设计中，使用了Bradley-Terry损失函数来训练奖励模型，使其能够有效地评估候选标记的优劣。此外，模型的参数设置和网络结构经过优化，以确保在推理时的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提奖励模型在推理速度上比其他RGTG方法快了显著的比例，具体提升幅度达到XX%。此外，与传统的离线RLHF方法相比，所提方法在性能上保持了竞争力，展示了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的对话系统、文本生成和内容创作等。通过提高文本生成的效率和质量，能够在实际应用中节省计算资源，提升用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Reward-guided text generation (RGTG) has emerged as a viable alternative to offline reinforcement learning from human feedback (RLHF). RGTG methods can align baseline language models to human preferences without further training like in standard RLHF methods. However, they rely on a reward model to score each candidate token generated by the language model at inference, incurring significant test-time overhead. Additionally, the reward model is usually only trained to score full sequences, which can lead to sub-optimal choices for partial sequences. In this work, we present a novel reward model architecture that is trained, using a Bradley-Terry loss, to prefer the optimal expansion of a sequence with just a \emph{single call} to the reward model at each step of the generation process. That is, a score for all possible candidate tokens is generated simultaneously, leading to efficient inference. We theoretically analyze various RGTG reward models and demonstrate that prior techniques prefer sub-optimal sequences compared to our method during inference. Empirically, our reward model leads to significantly faster inference than other RGTG methods. It requires fewer calls to the reward model and performs competitively compared to previous RGTG and offline RLHF methods.